ダスク

Dask は、分散コンピューティング用のオープンソース Python ライブラリであり、ユーザーが計算をスケールアウトしてパフォーマンスとスケーラビリティを向上させることができます。これは 2016 年 8 月に初めてリリースされ、コミュニティ内の多数の開発者によって保守されています。

Dask は、NumPy、pandas、scikit-learn などの既存の Python ツールと連携するように設計されており、データ サイエンティスト、エンジニア、研究者にとって多用途なツールとなっています。データ分析、機械学習、深層学習、グラフ分析に使用されます。

Dask は、スケジューラーとワーカーの 2 つのコンポーネントで構成されます。スケジューラは、タスクを多数のワーカーに分割し、プロセス内の各ワーカーの進捗状況を監視する責任があります。ワーカーが完了すると、スケジューラは次のタスクに渡すことができる出力を提供します。

Dask は、ワーカーが数人しかいないラップトップやデータセンター内のコンピューターのクラスターなど、さまざまな状況で使用できます。複数のマシンで同じ計算を並行して実行することにより、利用可能なリソースを効率的に使用するように最適化されています。

Dask には、ストリーミング データ用のライブラリと、Xarray、Scikit-Learn、TensorFlow などの他のデータ分析ライブラリの拡張サポートがあります。 HDFS や Amazon S3 などの分散ファイル システム上で計算を実行する機能もあります。

全体として、Dask は分散コンピューティング用の強力なライブラリであり、さまざまなアプリケーション分野で使用されています。拡張性が高く、マシンがクラスターに追加またはクラスターから削除された場合でも、タスクを効率的に実行できる柔軟性を提供します。これは、大規模なデータセットを扱う必要があるデータ サイエンティスト、エンジニア、研究者にとって優れたツールです。